4、印度新冠疫苗推广的情感分析

印度新冠疫苗推广的情感分析

1. 情感分析方法

情感分类技术主要分为基于词法的方法和基于机器学习的方法，基于词法的方法又可进一步分为基于词典和基于语料库的方法。
- 基于词法的方法 ：依赖情感词法，即已知且预编译的情感术语集合。
- 基于词典的方法 ：使用在线词典对单词进行标注。
- 基于语料库的方法 ：依靠文本语料中嵌入的共现统计或句法模式。最终会得到一个包含单词先验信息的语言资源。情感词法是一个包含正负词的词典，例如“joy”“great”为正词，“terrible”“cruel”为负词。通过统计文本中正负词的出现次数，利用统计或语义方法为文本分配正负得分以确定情感极性。这种方法相对基于机器学习的方法更容易实现，因为它不需要为训练数据进行标注。
- 基于机器学习的方法 ：可以使用特定领域的数据来训练模型，以分析给定文本，从而提高情感分析的准确性和置信度。

2. 所使用的工具和方法

2.1 基于词典的情感分析工具

• TextBlob ：是基于NLTK构建的Python库，用于处理文本数据。它提供了简单的API来执行常见的自然语言处理（NLP）任务，如词性标注、情感分析、名词短语提取、分类、翻译等。其情感函数返回极性和主观性。极性是[-1.0, 1.0]范围内的浮点值，-1.0表示负面陈述，1.0表示正面陈述；主观性也是[0.0, 1.0]范围内的浮点值，0.0表示非常客观，1.0表示非常主观。